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Enregistrement W4404228950 · doi:10.1093/jsxmed/qdae154

Virtual reality exposure therapy for sexual aversion: a proof-of-concept study on acceptability, adequacy, and clinical effects

2024· article· en· W4404228950 sur OpenAlexafffund
David Lafortune, Valérie Lapointe, Simon Dubé, Jonathan Bonneau

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésSex therapyProof of conceptPsychologyVirtual realityClinical psychologyPsychotherapistSexual dysfunctionComputer sciencePsychoanalysisHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sexual dysfunctions impair the intimate relationships of up to one-third of the population. Virtual reality (VR) offers innovative treatment options for both mental and sexual disorders, such as female orgasmic disorder and erectile disorder. Sexual aversion disorder (SAD)-the anxiety, disgust, and avoidance of sexual contexts-is a chronic condition commonly treated with anxiety-reducing strategies, such as exposure-based therapy. Despite exposure's efficacy in reducing SAD symptoms, VR exposure therapy's (VRET) effectiveness remains unexplored for this condition. AIM: This proof-of-concept study examines the acceptability, adequacy, and clinical effects of a VRET's simulation protocol for SAD. METHODS: In the laboratory, 15 adults suffering from SAD (Mage = 35.00; SD = 11.36) viewed 15 virtual sexual scenarios of increasing intensity (eg, flirting, nudity, genital stimulation) adjusted to their sexual preferences and gender identities. OUTCOMES: Levels of anxiety, disgust, and catastrophizing beliefs were measured throughout the scenarios using standard self-report measures. Participants also completed validated questionnaires on sexual presence and simulation realism, as well as open-ended questions on scenarios' representativeness and adequacy immediately after immersion. Six months after the laboratory visit, participants completed a negative effects questionnaire and were screened for SAD symptoms again. Repeated-measures ANOVAs and descriptive analyses were performed. RESULTS: Levels of anxiety and disgust significantly increased with the intensity of sexual scenarios. Catastrophizing levels were high and tended to augment with increasing exposure levels. A significant reduction in symptoms of SAD was found from pre-simulation to the 6-month follow-up assessment. Sexual presence and realism scores were moderate. Qualitative assessment revealed that all participants reported the sexual scenarios were representative of real-life situations that tend to elicit SAD symptoms for them. Reported negative effects were generally mild. CLINICAL IMPLICATIONS: This proof-of-concept study suggests that VRET may have the potential to elicit self-reported emotional and cognitive manifestations of SAD (sex-related anxiety, disgust, and catastrophizing), while also hinting at its acceptability, adequacy, and benefits in alleviating SAD symptoms. STRENGTHS & LIMITATIONS: While this study marks the first exploration of the clinical relevance of gender-inclusive virtual sexual scenarios for SAD, its design and sample composition may impact observed effects and the generalizability of findings. CONCLUSION: This study invites future clinical trials to assess VRET efficacy for SAD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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